一、关键词裂变详解？

裂也就是分开意思，裂变意思就是完全改变了

二、人工智能法律定义详解？

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统

三、kpi关键绩效指标考核法详解？

KPI（Key Performance Indicators）关键绩效指标是指衡量企业、团队或个人绩效的指标。KPI体系是企业绩效管理的基础，用于跟踪和管理组织目标。

KPI考核法是一种以KPI指标为基础的考核方法，通过评估关键绩效指标来判断个人或组织的绩效表现，进而为组织决策提供有效的数据支持。

KPI考核法的步骤如下：

1. 制定KPI。确定关键绩效指标，并为每个指标设置具体的目标

2. 监测指标。对KPI进行监测、记录和跟踪，以便了解绩效表现

3. 分析数据。分析数据以查看进展情况，识别问题，并推断可能的原因。

4. 识别成果。分析数据后，得出评估结果并识别成功和失败之处。

5. 采取改进措施。确定应对措施以解决问题并持续改善绩效。

KPI考核法的优势包括：

1. 能够了解组织的整体表现，确定可持续的发展方向

2. 能够帮助管理者了解组织内部的“瓶颈”，提高资源配置和工作效率

3. 能够鼓励个人和团队的努力，提高绩效表现

总之，KPI考核法是一种科学的、全面的绩效管理方法，可以帮助组织实现优秀的绩效表现，提高决策水平。

四、人工智能基础知识详解？

人工智能基础知识包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。机器学习是让计算机通过数据学习并改进性能的方法，包括监督学习、无监督学习和强化学习。

深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的结构和功能来实现对复杂数据的学习和理解。

自然语言处理是让计算机理解和处理人类语言的技术，包括文本分类、情感分析、机器翻译等。这些基础知识是人工智能发展的核心，对于构建智能系统和解决实际问题具有重要意义。

五、人工智能的关键组成部分？

人工智能最重要的三个部分是：

数据：数据是人工智能发展的基础，图像识别、视频监控等都需要庞大的数据支撑下去进行模型训练和深度学习。

算法：算法是人工智能的核心，通过对数据的分析和处理，实现人工智能的感知、认知和决策等功能。

算力：算力是人工智能运行的基础保障，随着大数据、云计算等技术的发展，人工智能的算力水平不断提高。

这三个部分相互促进、相互支撑，都是智能技术创造价值和取得成功的必备条件。

六、python global关键字的用法详解？

global 标志实际上是为了提示 python 解释器，表明被其修饰的变量是全局变量。这样解释器就可以从当前空间 (current scope) 中读写相应变量了。

Python 的全局变量是模块 (module) 级别的

每个 python 函数拥有对应的 __globals__ 字典，该字典与函数所属模块的 __dict__ 字典完全相同。函数的全局变量也会从这个字典中获取

注：上面三句话的意思就是，python 解释器发现函数中的某个变量被 global 关键字修饰，就去函数的 __globals__ 字典变量中寻找（因为 python 中函数也是一等对象）；同时，一个模块中每个函数的 __globals__ 字典变量都是模块 __dict__ 字典变量的引用，二者值完全相同。

避免全局变量将使得程序更容易被调试，同时也能提升程序的可读性

使用到的全局变量只是作为引用，不在函数中修改它的值的话，不需要加global关键字. 使用到的全局变量，需要在函数中修改的话，就涉及到歧义问题. 因此在函数中修改全局变量的话需要加global关键字

七、人工智能训练师工作的关键要素？

1、负责对用户的问题进行分类，及业务知识库的整理加工、维护和优化；

2、负责对业务的应答话术进行编辑及维护，保证答案准确性；

3、负责对用户的问题及对应的答案进行分析，并提出优化建议；

4、挖掘客户语料，提取相关行业特征场景、并结合相关行业知识提供合理的解决方案；

5、负责核心指标的日常跟踪维护；

6、优化人工智能机器人相关产品的智能体验，保障客户满意度。

7、数据能力：了解科学的数据获取方法论，能运用数据处理工具（如 Excel等），逻辑思维强。

8、行业背景：熟悉公司行业领域知识，特别是语言或图像方面数据的特点。

9、分析能力：基于产品的数据需求，及时发现、提炼问题特征，产出优化方案和建议。

10、沟通能力：具备较强与不同岗位同事同频交流的能力，能通俗易懂的阐释专业术语信息。

11、AI技术理解力：能够厘清基本的AI概念，并了解其技术边界（能做什么和不能做什么）。

12、AI行业理解力：具备AI行业知识（如了解行业术语）或相关产品运营经验，在此基础上能够预判行业趋势、深挖场景痛点、设计AI方案。

八、人工智能的四大关键原则？

在人工智能迅速发展，深刻改变人类社会生活、改变世界的背景下，我们在不断寻求人工智能效益最大化时，如何应对其伦理和监管问题，成为新的焦点。

6月17日，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》（以下简称《治理原则》），提出了人工智能治理的框架和行动指南。

清华大学苏世民书院院长，国家新一代人工智能治理专业委员会主任薛澜参与了《治理原则》制定和出台的全过程，他在接受科技日报记者采访时表示，《治理原则》旨在更好地协调人工智能发展与治理的关系，确保人工智能安全可控可靠，推动经济、社会及生态可持续发展，共建人类命运共同体。

《治理原则》突出了发展负责任的人工智能这一主题。薛澜说，这里的“负责任”既有人工智能研发者，也有使用者、管理者等其他相关方，各方应具有高度的社会责任感和自律意识，严格遵守法律法规、伦理道德和标准规范，防范利用人工智能进行非法活动。

针对人工智能技术更迭快、老政策解决不了新问题的现状，《治理原则》推出了“敏捷治理”。“这是一个全新的思路”，中科院自动化所研究员、国家新一代人工智能治理专业委员会委员曾毅向科技日报记者表示，《治理原则》在推动人工智能创新发展、有序发展的同时，更应该具有前瞻性和预判性眼光，这样才能及时发现和解决可能引发的未知风险。

在《治理原则》中，尊重隐私被放在一个十分重要的位置。要求充分保障个人的知情权和选择权的同时，在个人信息的收集、存储、处理、使用等各环节应设置边界，建立规范。曾毅表示，此次在《治理原则》中首提“个人数据授权撤销机制”。个人有权在同意个人信息授权后，随时撤销授权，这在全世界也属于领先。他认为，人工智能应以保障社会安全、尊重人类权益为前提，避免误用，禁止滥用、恶用。

《治理原则》的出台，为的是推动我国人工智能行业的自律，凝聚全社会共识，促进人工智能健康发展，所以“共治共管”的理念贯穿始终。早在《治理原则》起草前，科学技术部就在官方网站上发布消息，征求社会各界的意见。

“我们征集到了百余条十分有价值的意见，其中一些意见被采纳，还有许多提意见的人员被请来与我们一起探讨”，薛澜向科技日报记者介绍说。

一位中国中医科学院的专家提出以医学伦理为鉴确定人工智能的监管思路，一位南开大学的哲学专家建议以传统文化中的哲学思路倡导人工智能向善的理念等等，这些意见和建议都被国家新一代人工智能治理专业委员会的专家们广泛听取。

薛澜表示，人工智能的治理已经不是某个地区或者国家的问题，而是需要全球协同，中国的专家们盼着与全世界的科学家一起建立共识、协同发展，为促进人机和谐，服务人类文明进步共同努力。

九、人工智能十大关键技术？

自从去年AlphaGo战胜韩国围棋棋王，人工智能（AI）与深度学习瞬间成为全球科技产业的重要关键字，并且被视为未来趋势的一大亮点。富邦证券指出，其实AI的发展已超过60年，近年来是在“算法技术、硬件的运算与储存能力及物联网带来的大数据”三大条件配合下，开始进入各种商业模式发展，而不再只是好莱坞电影里的虚幻角色。

富邦证券预言，AI的发展将是影响人类最深远的新世代科技，其程度将更甚互联网，也是未5～10年无论个人或企业最重要的投资课题，就AI的商机发展进程“现在才正要开始”，十分值得投资人密切关注。

大数据、算法、运算系统是三大关键

人工智能是先获取现实世界的大数据，仰赖强大运算能力，再运用机器学习的各项演算技术，借以萃取出复杂的规则，让计算机展现出拟似人类智慧的行为，达到改进或解决人类问题得目标，所以必须从数据、演算、各种处理模块，再结合各种行业专长与生活习惯，进入各种商业应用。

因此可以确认的是-“没有大量的数据数据，只有智能算法并不能成就所谓的AI；没有高效运算系统，也无法执行庞大数据的AI演算，因此，AI世界的完整建构，必须由大数据、算法、运算系统三者所建构，缺一不可”。

根据专业机构预估，2016～2030年，AI将带给全球GDP（国内生产总值）约14％的成长，贡献规模达15.7兆美元，超过目前中国和印度的GDP总和，成为全球最大的商机来源之一，其中，又以中国与北美受惠的幅度最大，因为AI带来的价值主要是“劳动生产力的改善”与“消费者需求增加”。

富邦证指出，智能手机自2007年苹果iPhone问世后，短短10年已创造每年超过4，000亿美元的市场规模，AI影响的生活层面更胜智能手机，可以推测“AI将是继智能手机后的下一个庞大市场商机，它正在重新定义商业模式和经济型态，人们的生活也将随之发生变化。”

预估至2025年复合成长率高达45％

根据研调机构IDC的预测，2017年全球AI产值（含软件、硬件与服务）将达125亿美元，而到2020年将以54％的年复合成长率来到460亿美元。富邦证券更预估，2020～2025年间AI的应用市场规模，将以38％的年复合成长率达到2，300亿美元水平，合计2017～2025年期间年复合增长率更达到45％。

富邦证指出，虽然现阶段AI算法理论模型、关键运算系统，以及各项技术处理模块，集中在美国、中国为主导的科技巨头范畴，但实际上AI不仅以深度学习即可涵盖，还需要许多技术辅助，并与相关软硬件业者合作，才能打造完整的AI架构与生态体系，预期将有更多商机会出现在各种应用场景，例如交通运输、工业制造、零售销售、家居生活、医疗照护，以及金融财务等各大产业。

十、人工智能六大关键技术？

人工智能已经逐渐发展成一门庞大的技术体系 ，六大关键技术指的是：

机器学习、深度学习、人机交互、自然语言、机器视觉、人工神经网络。